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On Probabilistic Embeddings in Optimal Dimension Reduction
要約 次元削減アルゴリズムは、データ探索、特徴の作成と選択、ノイズ除去などの多く … 続きを読む
Backstepping Neural Operators for $2\times 2$ Hyperbolic PDEs
要約 一般に DeepONet と呼ばれる非線形演算子のディープニューラルネット … 続きを読む
Neural Operators for PDE Backstepping Control of First-Order Hyperbolic PIDE with Recycle and Delay
要約 最近導入された PDE 制御用の DeepONet 演算子学習フレームワー … 続きを読む
Towards a Fluid computer
要約 1991 年に、ムーア [20] は、流体力学で計算を実行できるかどうかに … 続きを読む
Reducing the cost of posterior sampling in linear inverse problems via task-dependent score learning
要約 スコアベースの拡散モデル (SDM) は、さまざまなベイジアン逆問題で事後 … 続きを読む
Continuum limit of $p$-biharmonic equations on graphs
要約 この論文は、点群処理で発生し、ハイパーグラフの観点からグラフ $p$-ラプ … 続きを読む
A mean curvature flow arising in adversarial training
要約 二値分類のための敵対的トレーニングを、決定境界の幾何学的展開方程式に接続し … 続きを読む
Embracing Uncertainty Flexibility: Harnessing a Supervised Tree Kernel to Empower Ensemble Modelling for 2D Echocardiography-Based Prediction of Right Ventricular Volume
要約 右心室(RV)機能の低下は、さまざまな状況で臨床転帰を強く予測します。 広 … 続きを読む
Universality of almost periodicity in bounded discrete time series
要約 任意の有界離散時系列を考える。その統計的特徴から、フーリエ変換を用いること … 続きを読む
Denoising Diffusion Restoration Tackles Forward and Inverse Problems for the Laplace Operator
要約 拡散モデルは、ノイズの多い入力を現実的な画像にマッピングする生成モデルの有 … 続きを読む